Geri Dön

Veri madenciliği ile geliştirilen bir akıllı buzdolabı ve market sepet analizi sistemi

A smart refrigerator developed by data mining and market basket analysis system

  1. Tez No: 346485
  2. Yazar: ENGİN OĞUZAY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERDEM UÇAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Trakya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Bu tez çalışmasının amacı; tahminleme modellemesi kullanan bir buzdolabı kontrol sistemi yazılım uygulaması ve algoritma geliştirerek, makine öğrenmesi yöntemiyle sistem içindeki kritik seviyenin bulunması; ürünlerin birlikte bulunma sıklıkları ve tahmini tüketim süresinin hesaplanmasıdır. Verinin yorumlanması ve sonuçların web ortamında görüntülenmesi için Visual Studio C# dilinde yazılmış internet tabanlı bir simulasyonlu uygulama yazılımı geliştirilmiştir. Uygulama yazılımı ile veritabanındaki veriler üzerinde birliktelik kuralları uygulanmıştır. Uygulama yazılımının çalışması esnasında algoritmanın her aşaması izlenmiş, girdiler ve sonuçlar adım adım gözlenmiştir. Herhangi bir yerden cep telefonu ile buzdolabındaki verilere ulaşılabilinir ve o anki durum öğrenilebilmektedir. Uygulama yine ipv6 ile sql server?a bağlanmaktadır. Uygulamaya dışarıdan mobile cihaz ile bağlanmak icin ipv4 adresi kullanılmaktadır. Tasarlanan buzdolabı kontrol sistemine; PC de bir arayüz programı oluşturularak görsellik kazandırılmıştır. Birim ağırlıklar adetlerle çarpılıp toplam ağırlık hesaplanmıştır. Bu işlemler yapılırken internet üzerinden erişim sağlanmıştır. Tez çalışmasında ayrıca; IPv6 protokolü irdelenmiştir. IPv6; modellemesi yapılan uygulamanın veritabanında kullanılmıştır. Veri madenciliği; makina öğrenmesi, örüntü tanıma, veritabanı teknolojileri, istatistik, yapay zeka, uzman sistemler, veri görselleştirme alanlarının bir kesişim noktası olarak doğmuştur. Bu tez çalışmasında veri madenciliği modellerinden tahmin edici (predictive) model ile geliştirilen uygulama ile sonuçları bilinen verilerden bir model geliştirilmesi ve bu modelden yararlanılarak sonuçları bilinmeyen veri kümeleri için sonuç değerlerin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Makine öğrenmesi, bilgisayarların ?öğrenmesine? izin verecek algoritma ve tekniklerin geliştirilmesi ile ilgilidir. Tezde kullanılan; denetimli öğrenme, bağımsız değişkenler kümesini bağımlı değişkenler sınıfına ayıran kuralları öğrenmek için tarihi veri (eğitim verisi olarak adlandırılan) kullanır. Market sepet analizinde ve birliktelik kuralında; müşterilerin alışverişlerde satın aldıkları ürünler arasındaki birliktelik-ilişki bağları bulunarak, müşterilerin satın alma alışkanlıklarının tespit edilmesi amaçlanmaktadır. Elde edilen bu birliktelik-ilişki bağlantıları sayesinde daha etkin satışların analizinin yapılabilmesi imkanına sahip olunabilmektedir. Regresyon Analizi varolan veriye formüllerin uygulanması ile tahminler yapmada kullanılmaktadır. Tahminleme modellemesi ve uygulaması; makine öğrenmesi ile anlatılarak, sunulan çalışma özetlenmiş ve elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

The aim of this thesis, forecasting, modeling, and improving the algorithm uses a refrigerator control system, software application, machine learning method of finding the critical level in the system, along with the products to calculate the frequency and duration of the expected consumption. Interpretation of the data and display the results in a web environment written in C# for Visual Studio is a simulated web-based application software has been developed. On the association rules applied to data in the database with the application software. Followed each stage of the algorithm during the operation of the application software, step by step, inputs and results have been observed. Refrigerator, the data can be accessed from anywhere with your mobile phone and the current situation can be learned. The application connects to SQL Server with ipv6 again. Ipv4 address used to connect with external mobile device application. The designed control system, refrigerator, PC also gained visibility by creating an interface program. Customs weights were calculated by multiplying the total weight of the unit. This is performed to gain access over the internet. This thesis also, the IPv6 protocol discussed. IPv6; modeling used in the application database. Data mining, machine learning, pattern recognition, database technologies, statistics, artificial intelligence, expert systems, data visualization emerged as the point of intersection of areas. In addition, this thesis predictive data mining models (predictive) model developed by the application of the results with the known data and established the development of a model by moving the results of using this model is to estimate the unknown data sets, the values for the results. Machine learning, computers,

Benzer Tezler

  1. Şehir içi toplu taşıma planlamasında akıllı kart veri madenciliği ile sefer sıklığı optimizasyonu

    Optimization of headway with smart card data mining in urban public transportation planning

    BEDRETTİN TÜRKER PALAMUTÇUOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    UlaşımManisa Celal Bayar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA GERŞİL

  2. Bir abonenin elektrik tüketim verilerinin veri madenciliği yöntemleri ile analiz edilmesi ve doğru tarifenin belirlenmesi

    Analysis of electric consumption data by data mining methods and determining the right tariff

    SEDA BALTA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CÜNEYT BAYILMIŞ

  3. Metin madenciliği teknikleri ile sosyal ağlarda bilgi keşfi

    Knowledge discovery in social networks using text mining techniques

    FATMA GÜLŞAH TAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ASIM SİNAN YÜKSEL

  4. Eğitim alanındaki nitel verilerden fikir madenciliği algoritmaları ile uzman sistem tasarımı

    Creating expert decision systems with qualitative datasets obtained from education management software by using opinion mining algorithms

    VEYSEL GÜNDÜZALP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ULAŞ

  5. Parmak vuru ölçüm sistemi tasarımı ve test sonuçlarının veri madenciliği teknikleri ile analizi

    Design of a finger tapping measurement system and analysis of test results by using data mining techniques

    KENAN ZENGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT ÖZER

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA GÜMÜŞ